Matplotlib를 활용하여 기본 차트 시각화

1. 라인플롯

np.linspace 함수의 사용법은 간단합니다.

 

인자를 3개를 기본으로 넣어주면 되는데, 구간 시작점, 구간 끝점, 구간 내 숫자 개수 3가지를 순서대로 채워주시면 됩니다. 예를 들어 1과 10 사이를 숫자 100개(끝점 포함)로 채운 예시를 보도록 하겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.linspace(0, 10, 100) : 0과 10사이에 숫자를 100개(끝점포함) 채운 예시

여기서 끝점을 포함하지 않고 싶으면 endpoint = False를 추가해주시면 되고,

retstep = True를 추가하시면 숫자 사이의 간격이 얼마인지에 대한 값을 같이 반환하게 됩니다.

예제를 간단히 보여드리겠습니다.

a = np.linspace(0, 10, 100, endpoint = False, retstep = True)

 

1-2) 파이썬 np.linspace 간격에 따라 그래프 그려보기

이제 해당 파이썬 np.linspace 간격에 따라 그래프를 그려보겠습니다.

a = np.linspace(0, 10, 100)
b = np.exp(-a)
plt.plot(a, b)
plt.show()

 

 

 

2. 히스토그램

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import normal,rand
x = normal(size=200)
plt.hist(x, bins=30)
plt.show()

 

 

3. 산점도

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
a = rand(100)
b = rand(100)
plt.scatter(a, b)
plt.show()

 

4. 3D 플롯

## 3D 플롯
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
plt.show()

 

 

 

 

 

[추가 예시 링크]

https://ko.wikipedia.org/wiki/Matplotlib

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